주관적 및 객관적 방법 및 기타 인사이트.
주관적 및 객관적 방법 및 기타 인사이트.
오늘날의 디지털 세계에서 비디오 압축은 비디오 콘텐츠를 효율적으로 저장, 스트리밍 및 배포하는 데 중요합니다. 극장에서 블록버스터 영화를 보든, 휴대폰에서 쇼를 스트리밍하든, 고품질 콘텐츠를 제작하든, 파일 크기와 시각적 품질 간의 적절한 균형을 유지하는 것이 중요합니다. 그렇다면 비디오 압축 품질은 어떻게 측정할 수 있을까요?
비디오 압축 품질은 주관적(사람의 인식)과 객관적(데이터 기반) 지표라는 두 가지 주요 접근 방식을 사용하여 평가할 수 있습니다. 두 가지 방법 모두 워크플로우별 요소와 함께 압축된 비디오가 원하는 품질 기준을 충족하는지 여부를 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 문서에서는 이러한 방법을 설명하여 동영상 품질 평가를 더 잘 이해할 수 있는 도구를 제공합니다.
주관적인 비디오 품질:
사람의 눈에는 어떻게 보이나요?
주관적인 비디오 품질:
사람의 눈에는 어떻게 보이나요?
주관적인 비디오 품질 측정은 다양한 조건에서 시청자에게 비디오가 어떻게 보이는지, 즉 사람의 지각에 의존합니다. 이러한 방법은 환경, 시청 거리, 디스플레이 장치 등을 고려하여 사람들이 동영상을 경험하는 방식에 초점을 맞춥니다.
시야 거리 및 환경
시청 거리는 인지된 비디오 품질에 상당한 영향을 미칩니다. 예를 들어:
- 극장: 극장과 같이 통제된 환경에서는 시청 거리가 미리 정해져 있고 시청자가 화면에서 멀리 떨어져 있는 경우가 많기 때문에 아티팩트가 눈에 잘 띄지 않습니다.
- 거실: 일반적인 가정 환경에서는 시청자가 TV와 적당한 거리에 앉아 있으며, 적당한 압축 아티팩트가 보일 수 있지만 견딜 수 있는 수준입니다.
- 모바일 디바이스: 휴대폰에서는 시청자가 기기를 얼굴에 더 가까이 대고 있기 때문에 작은 압축 결함도 쉽게 감지할 수 있습니다.
나란히 비교
간단하고 일반적인 방법은 압축되지 않은 비디오와 압축된 비디오를 나란히 직접 비교하는 것입니다. 이를 통해 시청자는 색상 변화, 블록 현상 또는 흐림과 같은 품질의 차이를 알아차릴 수 있습니다.
플리커 테스트
플리커 테스트는 특히 무손실에 가까운 압축에서 미묘한 화질 차이를 감지하는 데 사용되는 보다 진보적이고 디테일한 방법입니다. 이 방법은 원본과 압축된 비디오의 프레임을 번갈아 가며 테스트하기 때문에 육안으로 사소한 차이도 쉽게 발견할 수 있습니다. 깜박임은 이미지의 불일치를 강조하기 때문에 고품질 비디오 평가를 위한 효과적인 테스트입니다. 이 매우 디테일한 방법은 JPEG XS 압축 표준화에 사용되었습니다.
객관적인 비디오 품질:
데이터가 압축에 대해 알려주는 것
객관적인 비디오 품질:
데이터가 압축에 대해 알려주는 것
객관적인 비디오 품질 측정은 비디오 품질에 대한 데이터 기반 분석을 제공합니다. 이러한 방법은 수학적 모델을 사용하여 사람의 인식과는 무관하게 미리 정의된 일련의 기준에 따라 비디오 품질을 평가합니다. 육안으로 인식하기 어려울 수 있는 문제를 감지하는 데 매우 유용합니다.
일반적인 지표:
- PSNR(피크 신호 대 잡음비): 원본 비디오와 압축 비디오의 차이를 측정합니다. 일반적으로 값이 높을수록 품질이 더 좋지만 PSNR이 항상 인간의 시각적 인식과 완벽하게 일치하는 것은 아닙니다.
- SSIM(Structural Similarity Index구조적 유사성 지수): 이미지의 구조적 정보(텍스처 및 모서리 등)에 초점을 맞추고 원본 프레임과 압축 프레임을 비교합니다. SSIM은 종종 PSNR보다 체감 품질과 더 나은 상관관계를 보입니다.
- VMAF(Video Multi-Method Assessment Fusion - 비디오 다중 방법 평가 융합): 넷플릭스에서 개발한 VMAF는 여러 지표를 결합하여 사람이 인지하는 비디오 화질을 보다 종합적으로 예측합니다. 비디오 화질을 평가하는 가장 강력하고 신뢰할 수 있는 방법 중 하나로 널리 알려져 있습니다.
시간적 아티팩트
일부 압축 문제는 단일 프레임에서 눈에 띄지 않고 시간이 지남에 따라 발생합니다. 모션 아티팩트나 패킷 손실로 인한 문제와 같은 시간적 아티팩트는 누적되어 시청 환경을 방해할 수 있습니다. 이러한 이유로 VQM(Video Quality Metric) 또는 MOVIE Index와 같은 객관적인 모델은 비디오의 시간적 측면을 고려하여 장기적인 비디오 품질을 보다 정확하게 평가합니다.
중요한 워크플로우 매개변수:
프로덕션과 배포에서의 비디오 품질 비교
중요한 워크플로우 매개변수:
프로덕션과 배포에서의 비디오 품질 비교
주관적이고 객관적인 측정을 넘어 비디오 사용의 맥락을 고려하는 것이 필수적입니다. 비디오의 워크플로우(제작, 배포 또는 소비)는 어떤 압축 지표가 가장 중요한지에 영향을 미칠 수 있습니다.
시각 장애
블로킹, 블러링 또는 밴딩과 같은 압축 아티팩트는 낮은 비트레이트에서 또는 압축이 너무 공격적일 때 발생할 수 있습니다. 코덱에 따라 시각적 장애가 다르게 나타납니다:
- 블록킹 아티팩트: 눈에 띄는 정사각형 블록이나 픽셀화 현상, 종종 고압축된 어둡거나 평평한 영역으로 인해 발생합니다.
- 흐릿/부드러운 아티팩트: 낮은 비트레이트 모드에서 웨이블릿 기반 코덱의 품질인 선명도나 세부 묘사가 손실되는 현상으로, 블로킹 아티팩트를 생성하는 기존 JPEG나 MPEG 기술과 비교됩니다.
프로덕션 환경에서 다중 프로세싱의 견고성
프로덕션 워크플로우에서 비디오는 여러 차례의 인코딩 및 디코딩을 거칠 수 있습니다. 여기에서 필요한 것이 멀티제너레이션 견고성이라고 하며, 이는 여러 번 편집한 후에도 비디오가 높은 품질을 유지하도록 하는 데 중요합니다. JPEG XS와 같은 인트라 프레임 코덱과 같은 특정 코덱은 각 프레임이 독립적으로 압축되고 높은 비트 심도와 정확한 속도 할당 기능 덕분에 이러한 시나리오에서 더 나은 성능을 발휘합니다. 최신 인트라 프레임 코덱을 사용하면 화질 손실이 누적될 위험이 줄어듭니다.
배포 시 오류 전파
배포 워크플로우에서, 최종 사용자가 추가 편집 없이 비디오를 사용하는 경우, 인터 프레임 코덱은 종종 비디오를 효율적으로 압축하는 데 사용됩니다. 이러한 코덱은 높은 압축률을 달성하기 위해 인접 프레임의 데이터에 의존합니다. 그러나 압축 오류가 한 프레임에서 여러 프레임에 영향을 미쳐 시간이 지남에 따라 눈에 띄는 성능 저하를 초래할 수 있는 오류 전파에 더 취약합니다.
추가 팁:
- 테스트 도구: 비디오 품질 지표를 더 자세히 살펴보고 싶다면 FFmpeg, Netflix의 VMAF 또는 intoPIX 내부 도구 상자 같은 도구가 주관적 및 객관적 평가를 모두 수행할 수 있는 훌륭한 출발점이 될 수 있습니다.
- JPEG XS와 다른 코덱 비교 실험: JPEG XS의 품질을 실험하고 싶으시다면, 저희에게 연락주세요! 품질 측정과 지연 시간, 전력 소비, 하드웨어 및 소프트웨어 복잡성과 같은 전반적인 성능 측정을 살펴보면서 다른 표준과 여러 가지 비교를 했습니다.
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